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一种多尺度遮挡抑制的遮挡行人重识别方法
摘要文本
本发明公开了一种多尺度遮挡抑制的遮挡行人重识别方法，所述方法包括以下步骤：利用双重遮挡增强模块生成更多样化的遮挡数据，将增强后的图片输入到遮挡感知空间注意力模块和部位特征匹配模块；在遮挡感知空间注意力模块中，使用主干网络提取行人图像特征，通过遮挡感知空间注意力块聚焦行人图像非遮挡区域并得到全局特征；在部位特征匹配模块中，利用人体解析模型获得身体部位热图并获取部位特征和前景特征，使用混合图匹配块匹配非遮挡身体部位；构建损失函数，对网络参数进行迭代优化；将最终提取到的行人图像特征与图像库中的各个图像进行相似性度量，输出匹配列表。本发明有效地解决了行人图像的遮挡问题，有效地提取了行人图像的鲁棒特征。
申请人信息
- 申请人:石家庄铁道大学
- 申请人地址:050043 河北省石家庄市长安区北二环东路17号
- 发明人: 石家庄铁道大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种多尺度遮挡抑制的遮挡行人重识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311401844.2 |
| 申请日 | 2023/10/27 |
| 公告号 | CN117333906A |
| 公开日 | 2024/1/2 |
| IPC主分类号 | G06V40/10 |
| 权利人 | 石家庄铁道大学 |
| 发明人 | 张云佐; 杨月辉; 王双双; 于璞泽; 甄嘉闻; 刘婷 |
| 地址 | 河北省石家庄市长安区北二环东路17号 |
专利主权项内容
1.一种多尺度遮挡抑制的遮挡行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：利用双重遮挡增强模块生成更多样化的遮挡数据，并将增强后的图片输入到遮挡感知空间注意力模块和部位特征匹配模块中；在遮挡感知空间注意力模块中，使用经典的主干网络提取行人图像特征，通过遮挡感知空间注意力块聚焦行人图像非遮挡区域进行特征增强并得到全局特征，从全局的角度抑制遮挡；在部位特征匹配模块中，利用人体解析模型获得身体部位热图并获取部位特征和前景特征，使用混合图匹配块匹配非遮挡身体部位，从局部的角度抑制遮挡；构建损失函数，对网络参数进行迭代优化；将最终提取到的行人图像特征与图像库中的各个图像进行相似性度量，输出匹配列表。 马 克 数 据 网